ANÁLISIS Y PROYECCIÓN: GENERACIÓN DE VIAJES

Proyección de la Demanda Futura

La información recopilada se analiza con el fin de obtener un cuadro razonablemente exacto de los actuales volú­menes de tránsito, el propósito de los viajes, la generación de los mismos por zonas o barrios, los patrones de flujo y la distribución entre una y otra zona de los viajes generados por cada una.

El paso siguiente consiste en proyectar la generación y distribución de viajes a alguna fecha posterior, por lo general a 20 años, para determi­nar la demanda futura. Los datos históricos acerca del flujo y la demanda de transportación se pueden extrapolar en el futuro; pero esos datos no siempre se encuentran disponibles con el detalle suficiente y la exactitud necesaria. Se han desarrollado otros métodos, incluyendo el uso de facto­res de crecimiento y determinantes de los viajes. Los modelos de uso del suelo constituyen un medio con el cual se pueden relacionar los futuros usos, la actividad de empleo, la población y el tiempo de viaje. El problema de determinar la demanda futura es compleja y requiere del uso de modelos matemáticos y de computadora. En el presente capítulo solo mencionaremos los métodos de proyección de manera informativa.

Factores Simples del Crecimiento

Los factores simples del crecimiento, útiles en el caso de las pequeñas comunidades, se pueden obtener extra­polando el incremento previsto de la población, el número de automóviles y su uso, el nivel de la actividad industrial y comercial y otros factores que resulten pertinentes, calculando luego la relación entre la actividad o el crecimiento, futuro y presente, de cada uno. Las relaciones individuales se multiplican para obtener un factor de incremento por el cual se multipli­cará la demanda actual y la generación de viajes en el presente para obtener la demanda y la generación de viajes en la fecha de que se trate. Ver figura.

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FIGURA Índices para determinar los factores del crecimiento de la transportación

Por ejemplo, el factor de crecimiento del tránsito de automóviles se puede basar en el crecimiento de la población, el número de propietarios de automóvil y el consumo de gasolina per cápita. Supóngase que las po­blaciones presente y prevista son de 20.000 y 28.000 respectivamente, que­ el número de propietarios de automóvil aumenta de 12.000 a 18.000 y que el combustible que se consume per cápita (una medida del uso de ve­hículos) crece de 700 a 800 galones por persona.

Los factores de crecimiento correspondientes serán:

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Si la observación directa ha indicado una demanda actual de 16.000 viajes por día, la demanda futura será:

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La generación actual de viajes en cada zona o barrio se multiplica luego por ese mismo factor de crecimiento (2,3) para obtener la generación futura de viajes en cada uno. Si su suma equivale aproximadamente a 36.800, se puede tener un grado razonable de confianza en la proyección inicial. Pero tal vez no se obtenga un acuerdo razonable debido a errores inheren­tes obvios.

Los factores de crecimiento presentan ciertas inexactitudes inherentes. Su empleo presupone una tasa de crecimiento uniforme para cada zona; pero las tasas de crecimiento de las zonas rara vez son uniformes. Una zona de baja densidad tiene un potencial de crecimiento mucho mayor que otra que esta ya completamente desarrollada. Con el procedimiento anterior, una zona vacía mostraría cero crecimiento en un periodo de 20 años; pero precisamente el hecho de estar vacía la convierte en el sitio probable de un crecimiento extenso. Una zona ya desarrollada mostraría un crecimiento excesivo, probablemente superior a su capacidad. Hay alguna duda respecto a si los datos básicos que se usan son lo suficientemente precisos como para justificar la manipulación adicional necesaria para lograr el completo acuerdo entre los valores proyectados y los calculados. Los procedimientos que se describen más adelante permitirán obtener una mayor exactitud.

Determinación de los Viajes y Análisis de Regresión

Un procedimiento más reciente relaciona el nivel de generación de viajes con el tipo y la intensidad de uso del suelo. Se requiere una proyección razonablemente precisa del uso futuro del suelo; pero se puede establecer con cierto grado de confianza. Puesto que se acepta que la generación (demanda) de viajes tiene relación directa con el uso del suelo, mediante ese enfoque se pueden hacer proyecciones mas realistas que tratando de proyectar la generación y la demanda directamente de la generación actual, como se hizo con los factores de crecimiento. El procedimiento exige que se determine la relación entre cada uso particular del suelo y los viajes que genera. Las características de cada tipo de uso del suelo que determina la generación de viajes (o su atracción) se deben identificar también por lo que respecta al impacto cuantitativo de cada una.

Las ecuaciones que relacionan la generación de viajes como variable dependiente del tipo y características del uso del suelo se han establecido por medio del análisis de regresión lineal. Usando los datos acerca del uso del suelo, población y características de generación de viajes en la actuali­dad, la variable independiente, que se llama a veces determinante de los viajes, ayuda a establecer el número de viajes que generarán mediante la característica particular del uso del suelo que se examina. Las ecuaciones de regresión que así se utilizan asumen una relación lineal. Entre la variable dependiente y los factores de los cuales depende.

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Se supone que clip_image024es una función lineal (el número de viajes, por ejemplo) de las variables independientes clip_image026,clip_image028,clip_image030 (tales como el tamaño de la familia, el número de automóviles que posee, la categoría de ingresos o la distancia a la zona central) mientras que clip_image032 representa un término de error al azar. Los coeficientes clip_image034,clip_image036,clip_image038,clip_image040 se eligen de manera que sea mínima la suma de los cuadrados del error (clip_image032[1]2) entre los valores reales y pre­vistos. El coeficiente,clip_image042, de cualquier variable aleatoria, clip_image044, indica el cambio que se puede esperar de la variable dependiente, clip_image024[1], debido a un cambio uni­tario en clip_image044[1]. La exactitud del procedimiento depende en parte de que se in­troduzcan en la ecuación todos los factores que puedan causar una variancia significativa en la variable dependiente.

Así se analizan y establecen los potenciales de generación de tránsito del suelo y la población. Una vez que se determinan en la ecuación los coe­ficientes para un uso o característica particular, sólo habrá que introducir la extensión estimada de ese uso o característica en la fecha futura y calcular los viajes que se generarán o atraerán. El punto débil del procedimiento radica en la suposición de que los coeficientes determinados ahora, seguirán siendo validos en la fecha que se quiera tratar. Los cambios que ocurren en la tecnología, los hábitos sociales y otros factores pueden in­fluir seriamente en la precisión de esos coeficientes al usarse en el futuro.

El uso del suelo determina el propósito de los viajes que se realizan; pero es en el seno de la familia o unidad habitacional donde se decidirá si se efectuará o no un viaje con ese propósito. La unidad habitacional tiene capacidad de decisión. Más específicamente, se encuentra que la proporción de viajes es primordialmente una función del número de moradores de la unidad y de su edad. La posesión de un automóvil influye también directamente en los viajes. Al mismo tiempo, refleja el ingreso de la familia. Por lo general, el número de viajes aumenta a medida que el de automóviles crece de ninguno a tres o más. Otros factores como la distancia del recorrido, la distancia hasta el distrito comercial central y la situación social y racial tiene alguna relación con la producción de viajes; pero muestran a su vez cierta correlación con la composición familiar y la posesión del automóvil. Los efectos de estos últimos aparecen en la figura.

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FIGURA Composición familiar y posesión de automóvil contra viajes generados

Lo que sigue es un sencillo ejemplo de ecuación desarrollada por análisis de regresión, basada en promedios no evaluados de los censos de 58 zonas de tránsito de una ciudad de la Costa Occidental que tiene 80000 habitantes:

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Donde:

clip_image051 : Promedio diario de viajes efectuados en vehículo de motor, desde el hogar, por unidad de habitación.

clip_image053 : Número de personas, de más de cinco años de edad, por unidad de habitación.

Si se supone que dentro de 20 años la familia promedio contará con tres personas de más de cinco años de edad, los viajes diarios desde el hogar, en vehículo de motor, se pueden proyectar así:

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Otro ejemplo del procedimiento se encuentra en una ecuación desarrollada en el curso del estudio de la Transportación en el Área de Chicago para mostrar el número de viajes de tránsito masivo como porcentaje del total de viajes en una zona estudiada.

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Donde:

clip_image061 : Porcentaje de viajes de tránsito masivo respecto al total de viajes efectuados desde una zona determinada.

clip_image063 : Densidad residencial neta.

clip_image065 : Automóviles por cada 1.000 personas.

Para la ciudad de Cochabamba-Bolivia se aplicaron dos modelos de proyección conocidos y tradicionales para toda investigación: una de ellas es la recta de regresión y la otra el modelo de la ecuación exponencial. Comparando estos dos modelos, se analizo la coherencia de los datos obtenidos y se concluyo que la función lineal establece una proyección razonable en la estimación de la cantidad futura de vehículos.

Puesto que cada área de estudio posee sus propias características par­ticulares de población, terreno, nivel de ingresos, etc., los coeficientes establecidos para una de esas áreas no se pueden usar con seguridad en el estudio de otra área (como no sea, posiblemente, para una primera estimación muy general).

Otros generadores principales, además de las áreas residenciales, son los centros comerciales, las plantas de fabricación, el distrito comercial central y los aeropuertos. El recinto universitario puede ser un generador importante en algunas comunidades; en otras, el estadio deportivo llenará esa función. Mientras que la composición familiar, la posesión de automóvil, el ingreso familiar y la distancia a la zona central de la ciudad, por ejem­plo, sirven como variables aclaratorias en las áreas residenciales, se deben utilizar otros factores cuando se consideran otros usos del suelo. El empleo, el espacio ocupado y las ventas al menudeo se han usado en las actividades comerciales al menudeo; en las plantas manufactureras se han usado el empleo y la producción. Estos valores se pueden dividir por el área de te­rreno ocupada para obtener el efecto de densidad. Con frecuencia se usa una simple tabulación que indica el destino de los viajes por hectárea de varios tipos de uso del suelo. Luego se puede subdividir con relación a la distancia a un centroide por sexo, por medio de transporte utilizado, etc. La tabla 6.1 muestra una lista de tasas de generación. En todo caso, el objetivo es determinar una relación positiva entre la cantidad, clase y densidad del uso del suelo y la generación de viajes presente y futura.

Tabla Tasas de generación de viajes: CATS

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Modelos de Uso del Suelo

Hay una utilidad evidente en la posibilidad de pronosticar la clase y extensión de la evolución del uso del suelo y la de­manda de transportación a que dará lugar. La transportación a su vez puede influir en el ritmo y tipo de uso del suelo (por ejemplo, la urbanización irregular no habría sido posible sin el automóvil), sobre todo permitiendo el acceso con restricciones razonables.

Ha aparecido, una diversidad de modelos de uso del suelo para afrontar esta necesidad. Su grado de complejidad es diverso y puede requerir ele­mentos difíciles de evaluar cuantitativamente. Los modelos incluyen el sis­tema de operación conveniente para los estudios en curso. Otros son sólo conceptuales, una base para estudios posteriores, o son útiles principalmente para indicar las tendencias y magnitudes relativas, pero carecen de expresión en números reales. Todos los modelos tratan de expresar relaciones entre el suelo usado y disponible para asiento de la población, el suelo usado y disponible para empleo y la suficiencia de la red de transportes y la tecnología que facilita el acceso entre los dos, expresada en términos del tiempo de viaje. Ciertos modelos toman en cuenta que las oportunidades de empleo en el comercio y la industria, así como los niveles de población, resultan afectados con el tiempo por las inmigraciones y emigraciones, el crecimien­to y el fracaso de las industrias, la natalidad, la mortalidad y la edad. Los factores sociales, siempre difíciles de evaluar, afectan también a la dispo­nibilidad de suelo en términos de raza, ingreso, tamaño de la familia y lugar de empleo. Algunos modelos tratan por separado las oportunidades de empleo que varían en forma endógena; es decir, debido a las fuerzas in­ternas, y las que dependen de factores exógenos y de los mercados situados fuera del área de estudio. Algunos modelos son repetitivos en el tiempo, utilizándose el resultado de un pronóstico del modelo como base para otro pronóstico en fecha posterior. La transportación entra generalmente en el modelo en términos de separación espacial medida por el tiempo de viaje. Por lo regular los tiempos más cortos conducen a más oportunidades de actividad y a una mayor demanda de capacidad de transporte.

El Estudio de la Transportación en el Área de Chicago (CATS)

El CATS representa un hito en el proceso de planificación de la transportación, debido al uso de técnicas mucho más avanzadas que las que estaban anterior­mente en uso, y que iban más allá del simple hecho de equilibrar los datos acerca de origen, destino y crecimiento. Se enfatiza la generalización de viajes en términos de su propósito y los usos del suelo relacionados. No hubo un modelo de usos del suelo como tal, sino más bien un sistema de uso del suelo contabilizado que aportó un horizonte anual de población y oportunidades de empleo. Usando una cuadricula de medio kilómetro cuadrado, con las líneas a intervalos de un kilómetro, el uso del suelo se iden­tificó de acuerdo con 10 categorías: residencial, industrial, comercial, edi­ficios públicos, transportación, calles y callejones, espacio público abierto, estacionamientos, diversos y terrenos vacíos. La intensidad de un uso en particular se midió por densidad de población y área de espacio. El creci­miento de población fue extrapolado de las tendencias nacionales y dis­tribuido entre el suelo residencial con base en su capacidad. Se supuso que las áreas ya establecidas permanecerían relativamente constantes, presen­tándose la mayor parte del crecimiento en las zonas suburbanas y disminu­yendo la densidad al aumentar su distancia a la zona central. Se supuso que la densidad de población a la proporción de suelo, destinada a los diferentes usos permanecería constante hasta la fecha de proyección. El terreno vacío se asignó a esos usos con la misma base. Las oportunidades de empleo se basaron en las capacidades establecidas a partir de la densidad conocida de uso del suelo y de la distancia a la zona central.